[發明專利]一種非接觸式車內人數及位置判斷的方法及裝置

在審

• 申請號: 201810579989.4
• 申請日: 2018-06-07
• 公開（公告）號: CN108919218A
• 公開（公告）日: 2018-11-30
• 發明（設計）人: 楊修竹;李蕾;張琳
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種非接觸式車內人數及位置判斷的方法，其特征在于，包括：

獲取車內由脈沖超寬帶雷達采集的雷達回波數據，并對獲取到的車內雷達數據進行信號預處理提取人體體動信號；

針對所述預處理后的人體體動信號進一步增強人體位置信息，并基于位置信息分解信號區間，提取雷達信號特征；

針對所述提取的特征進行基于機器學習的車內人數計算及位置判斷，人數和位置結果用于判斷車輛是否超載。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取車內由脈沖超寬帶雷達采集的雷達回波數據，并對獲取到的車內雷達數據進行信號預處理提取人體體動信號，包括：

使用置于車內的脈沖超寬帶雷達獲取車內信號，將單獨接收的雷達信號組合成包含多條信號的雷達矩陣，通過雷達矩陣獲取車內連續的信號信息，并每5秒對雷達矩陣進行一次存儲與判斷；

根據車內密閉空間以及金屬環境帶來的密集多徑特點，使用SVD方法分解所獲取的雷達矩陣，并根據車內密集多徑環境導致的信號分布特征，選取能量第二大的奇異值重構雷達矩陣，獲取由人體體動反射的信號，去除能量第一大的奇異值對應的雜波信號以及其他較小奇異值對應的噪聲。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對所述預處理后的人體體動信號進一步增強人體位置信息，并基于位置信息分解信號區間，提取雷達信號特征，包括：

使用曲波變換將雷達信號矩陣分解到不同的尺度和方向上，根據車內座位分布固定導致的人體位置在短時間內的不變性，選取在雷達接收時間上穩定且連續的信號，即雷達矩陣中垂直方向上的信號，通過提取不同尺度下對應垂直方向上的曲波系數來重構雷達矩陣，以進一步增強人體位置信息；

根據雷達矩陣中由不同人數帶來的整體特征，通過曲波變換分解雷達矩陣，并分別提取粗糙層曲波系數的能量、均值和精細層曲波系數的能量、最大值等特征；

基于雷達的擺放位置到每個固定座位之間的距離，以及不同座位的人對應雷達的不同反射面積，對信號進行位置區間劃分，并對應每個位置區間，根據信號幅值在區間內的分布選取特征，包括能量、方差、均值、最大值、去噪能量和去噪最大值等。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對所述提取的特征進行基于機器學習的車內人數計算及位置判斷，人數和位置結果用于判斷車輛是否超載，包括：

采集對應不同人數和位置的雷達數據，并使用上述方法提取雷達數據特征，用以訓練由50棵決策樹組成的隨機森林分類器；

從實時獲取的車內雷達數據中使用上述方法提取出特征，并輸入到隨機森林分類器中進行分類，得到車內人數以及所處位置，判斷車輛是否超載。

5.一種非接觸式車內人數及位置判斷裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取車內由脈沖超寬帶雷達采集的雷達回波數據，并對所述獲取到的車內雷達數據進行信號預處理提取人體體動信號；

處理模塊，用于對針對所述預處理后的人體體動信號進一步增強人體位置信息，并基于位置信息分解信號區間，提取雷達信號特征；

檢測模塊，用于針對所述提取的特征進行基于機器學習的車內人數計算及位置判斷，人數和位置結果用于判斷車輛是否超載。

6.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊用于：

使用置于車內的脈沖超寬帶雷達獲取車內信號，將單獨接收的雷達信號組合成包含多條信號的雷達矩陣，通過雷達矩陣獲取車內連續的信號信息，并每5秒對雷達矩陣進行一次存儲與判斷；

根據車內密閉空間以及金屬環境帶來的密集多徑特點，使用SVD方法分解所獲取的雷達矩陣，并根據車內密集多徑環境導致的信號分布特征，選取能量第二大的奇異值重構雷達矩陣，獲取由人體體動反射的信號，去除能量第一大的奇異值對應的雜波信號以及其他較小奇異值對應的噪聲。